Machine Learning-Based Data Mining and Fault Identification for Condition Monitoring of Multi-Dimensional Anthropomorphic Wind Turbines
Notice bibliographique
Résumé
Due to the complex structure of multi-dimensional anthropomorphic wind turbine and the harsh operating environment, in order to reduce its maintenance cost, it has become a popular research hotspot to get fast and effective condition diagnosis and fault early warning through big data mining and analysis of wind turbine condition monitoring.The article clarifies the basic mechanism and typical faults of multi-dimensional anthropomorphic wind turbine, and after analyzing the characteristic frequency of faults on the transmission chain of multi-dimensional anthropomorphic wind turbine, it proposes the anomaly detection method of wind turbine condition monitoring data based on the auxiliary eigenvectors improved density clustering (DBSCAN), which realizes the accurate identification of different types of normal data, valid anomalous data containing fault information, and invalid anomalous data in the monitoring data.It realizes the accurate identification of different types of normal data, valid abnormal data with fault information, and invalid abnormal data in monitoring data.Subsequently, the actual historical data of the wind farm is used as the experimental data set to realize the identification of the operating status of the wind turbine.Finally, the DBN-Dropout wind turbine fault identification method is proposed by combining Deep Confidence Network and Dropout technique.The experimental results indicate that the recognition rate of this paper's model for nine faults is as high as 99.88%, and the superiority and accuracy of this paper's model in feature extraction and fault diagnosis are verified by comparing its performance with other fault detection models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».